使用Delaunay三角剖分创建网络X图 [英] Creating networkx graph using Delaunay Triangulation

问题描述

我有一个Delaunay三角剖分(DT)(Scipy)，如下所示：

# Take first 50 rows with 3 attributes to create a DT-
d = data.loc[:50, ['aid', 'x', 'y']].values
dt = Delaunay(points = d) 

# List of triangles in the DT-
dt.simplices                                       
'''
array([[1, 3, 4, 0],
       [1, 2, 3, 0],
       [1, 2, 3, 4]], dtype=int32)
'''

现在，我想使用‘networkx’包创建一个图形，并添加上面使用dt找到的节点和边。

# Create an empty graph with no nodes and no edges.
G = nx.Graph()

我想出的将DT中的唯一节点简单添加到‘G’中的代码是-

# Python3 list to contain nodes
nodes = []

for simplex in data_time_delaunay[1].simplices.tolist():
    for nde in simplex:
        if nde in nodes:
            continue
        else:
            nodes.append(nde)

nodes
# [1, 3, 4, 0, 2]

# Add nodes to graph-
G.add_nodes_from(nodes)

如何使用‘dt.implices’将边添加到‘G’？例如，第一个三角形是[1，3，4，0]，并且位于节点/顶点1、3、4和0之间。如何确定哪些节点相互连接，然后将它们作为边添加到‘G’？

还有，有没有更好的方法将节点添加到"G"？

我使用的是Python3.8。

谢谢！

推荐答案

您可以将数组中的行添加为paths。路径只是由一系列边组成，因此路径1,2,3转换为边列表(1,2),(2,3)。 因此，迭代各行并使用nx.add_path：

simplices = np.array([[1, 3, 4, 0],
                      [1, 2, 3, 0],
                      [1, 2, 3, 4]])

G = nx.Graph()
for path in simplices:
    nx.add_path(G, path)

nx.draw(G, with_labels=True, node_size=500, node_color='lightgreen')

这篇关于使用Delaunay三角剖分创建网络X图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！